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Enregistrement W4243150840 · doi:10.2196/preprints.26556

Effectiveness of the BreatheSuite Device in Assessing the Technique of Metered-Dose Inhalers: Validation Study (Preprint)

2020· preprint· en· W4243150840 sur OpenAlexaboutno aff
Meshari F Alwashmi, Gerald Mugford, Brett Vokey, Waseem Abu-Ashour, John Hawboldt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetered-dose inhalerAsthmaCOPDPharmacyInhalerPlaceboPulmonary diseasePhysical therapyInternal medicineFamily medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND The majority of medications used in treating asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) are taken through metered-dose inhalers (MDIs). Studies have reported that most patients demonstrate poor inhaler technique, which has resulted in poor disease control. Digital Health applications have the potential to improve the technique and adherence of inhaled medications. OBJECTIVE This study aimed to validate the effectiveness of the BreatheSuite MDI device in assessing the technique of taking a dose via an MDI. METHODS The study was a validation study. Thirty participants who self-reported a diagnosis of asthma or COPD were recruited from community pharmacies in Newfoundland and Labrador, Canada. Participants used a BreatheSuite MDI device attached to a placebo MDI and resembled taking 3 doses. Pharmacists used a scoring sheet to evaluate the technique of using the MDI. An independent researcher compared the results of the pharmacist’s scoring sheet with the results of the BreatheSuite device. RESULTS This study found that the BreatheSuite MDI can objectively detect several errors in the MDI technique. The data recorded by the BreatheSuite MDI device showed that all participants performed at least one error in using the MDI. The BreatheSuite device captured approximately 40% (143/360) more errors compared to observation alone. The distribution of participants who performed errors in MDI steps as recorded by BreatheSuite compared to errors reported by observation alone were as follows: shaking before actuation, 33.3% (30/90) versus 25.5% (23/90); upright orientation of the inhaler during actuation, 66.7% (60/90) versus 18.87% (17/90); coordination (actuating after the start of inhalation), 76.6% (69/90) versus 35.5% (32/90); and duration of inspiration, 96.7% (87/90) versus 34.4% (31/90). CONCLUSIONS The BreatheSuite MDI can objectively detect several errors in the MDI technique, which were missed by observation alone. It has the potential to enhance treatment outcomes among patients with chronic lung diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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